ISODATA聚类算法的matlab程序
ISODATA聚类算法的matlab程序
作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/
算法简介：聚类算法：ISODATA算法
数据见：MATLAB实例：PCA降维中的iris数据集，保存为：iris.data，最后一列是类标签。
demo_isodata.m
clear
clc
data_load=dlmread('iris.data');
[~,dim]=size(data_load);
x=data_load(:,1:dim-1);
K=3;
theta_N=1;
theta_S=1;
theta_c=4;
L=1;
I=5;
ISODATA(x,K,theta_N,theta_S,theta_c,L,I)
ISODATA.m
function ISODATA(x,K,theta_N,theta_S,theta_c,L,I)
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%input parameters%%%%%%
% x : data
% K : 预期的聚类中心数
% theta_N : 每一聚类中心中最少的样本数，少于此数就不作为一个独立的聚类
% theta_S ：一个聚类中样本距离分布的标准差
% theta_c : 两聚类中心之间的最小距离，如小于此数，两个聚类进行合并
% L : 在一次迭代运算中可以和并的聚类中心的最多对数
% I ：迭代运算的次数序号
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%% step1
n = size(x,1);
N_c = K;
mean = cell(K,1);
for i=1:K
mean{i} = x(i,:);
end
ite = 1;
while ite<I
flag = 1;
while flag
%% step2
class = cell(size(mean));
for i=1:n
num = Belong2(x(i,:),mean);
class{num} = [class{num};x(i,:)];
end
%% step3
for i=1:N_c
size_i = size(class{i},1);
if size_i<theta_N
class_i = class{i};
mean = DeleteRow(mean,i);
class = DeleteRow(class,i);
N_c = N_c-1;
for j=1:size_i
class_ij = class_i(j,:);%the j'th row of class{i}
num = Belong2(class_ij,mean);
class{num} = [class{num};class_ij];
end
end
end %% step4
for i=1:N_c
if ~isempty(mean{i})
mean{i} = sum(class{i})./size(class{i},1);
end
end
%% step5
Dis = zeros(N_c,1);
for i=1:N_c
if ~isempty(class{i})
N_i =size(class{i},1);
tmp = bsxfun(@minus,class{i},mean{i});
Dis(i) = sum(arrayfun(@(x)norm(tmp(x,:)),1:N_i))/N_i;
end
end
%% step6
D = 0;
for i=1:N_c
if ~isempty(class{i})
N_i =size(class{i},1);
D = D + N_i*Dis(i);
end
end
D = D/n;
%% step7
flag = 0;
if ite == I
theta_c = 0;
flag = 0;
elseif ~(N_c > K/2)
flag = 1;
elseif mod(ite,2)==0 || ~(N_c<2*K)
flag = 0;
end
%% 分裂处理
%% step8
if flag
flag = 0;
delta = cell(N_c,1);
for i=1:N_c
if ~isempty(class{i})
N_i =size(class{i},1);
tmp = bsxfun(@minus,class{i},mean{i});
delta{i} = arrayfun(@(x)norm(tmp(:,x)),1:size(tmp,2))/N_i;
end
end %% step9
delta_max = cell(N_c,1);
for i=1:N_c
if ~isempty(class{i})
max_i = max(delta{i});
sub = find(delta{i}==max_i,1);
delta_max{i} = [max_i,sub];
end
end
%% step10
for i=1:N_c
if delta_max{i}(1) > theta_S
N_i =size(class{i},1);
con1 = (Dis(i)>D && N_i>2*(theta_N + 1));
con2 = ~(N_c>K/2);
if con1 || con2
%%%%这里分裂%%%%%
flag = 1;%一旦发生分裂，那么分裂一次后就返回第二步；若没发生分裂，则直接进入合并处理步
lamda = 0.5;
max_sub = delta_max{i}(2);
mean{i}(max_sub) = mean{i}(max_sub) + lamda * delta_max{i}(1);
addOneMean = mean{i};
addOneMean(max_sub) = addOneMean(max_sub) - lamda * delta_max{i}(1);
mean = [mean;addOneMean];
N_c = N_c+1;
break;
end
end
end end end
%% 合并处理
if L
%% step11
Distance = zeros(N_c,N_c);
for i=1:N_c-1
for j=i:N_c
Distance(i,j) = norm(mean{i}-mean{j});
end
end
%% step12
index = find(-Distance>theta_c);
keepIndex = [Distance(index),index];
[~, index] = sort(keepIndex(:,1));
if size(index,1) > L
index = index(1:L,:);
end
%% step13
if size(index,1) ~= 0
for id=1:size(index,1)
[m_i m_j]= seq2idx(index(id),N_c);
%%%%%这里合并%%%%%
N_mi = size(class{m_i},1);
N_mj = size(class{m_j},1);
mean{m_i} = (N_mi*mean{m_i} + N_mj*mean{m_j})/(N_mi+N_mj);
mean = DeleteRow(mean,m_j);
class{m_i} = [class{m_i};class{m_j}];
class = DeleteRow(class,m_j);
end
end
end
%% step14
ite=ite+1;
end
for i=1:N_c
fprintf('第%d类聚类中心为\n',i);
disp(mean{i});
fprintf('第%d类中元素为\n',i);
disp(class{i});
end
end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function number = Belong2(x_i,means)
INF = 10000;
min = INF;
kk = size(means,1);
number = 1;
for i=1:kk
if ~isempty(means{i})
if norm(x_i - means{i}) < min
min = norm(x_i - means{i});
number = i;
end
end
end
end function A_del = DeleteRow(A,r)
n = size(A,1);
if r == 1
A_del = A(2:n,:);
elseif r == n
A_del = A(1:n-1,:);
else
A_del = [A(1:r-1,:);A(r+1:n,:)];
end
end function [row col] = seq2idx(id,n)
if mod(id,n)==0
row = n;
col = id/n;
else
row = mod(id,n);
col = ceil(id/n);
end
end
结果
>> demo_isodata
第1类聚类中心为
6.6016 2.9857 5.3841 1.9159 第1类中元素为
7.0000 3.2000 4.7000 1.4000
6.4000 3.2000 4.5000 1.5000
6.9000 3.1000 4.9000 1.5000
6.5000 2.8000 4.6000 1.5000
6.3000 3.3000 4.7000 1.6000
6.6000 2.9000 4.6000 1.3000
6.7000 3.1000 4.4000 1.4000
5.9000 3.2000 4.8000 1.8000
6.3000 2.5000 4.9000 1.5000
6.6000 3.0000 4.4000 1.4000
6.8000 2.8000 4.8000 1.4000
6.7000 3.0000 5.0000 1.7000
6.0000 2.7000 5.1000 1.6000
6.7000 3.1000 4.7000 1.5000
6.3000 3.3000 6.0000 2.5000
5.8000 2.7000 5.1000 1.9000
7.1000 3.0000 5.9000 2.1000
6.3000 2.9000 5.6000 1.8000
6.5000 3.0000 5.8000 2.2000
7.6000 3.0000 6.6000 2.1000
7.3000 2.9000 6.3000 1.8000
6.7000 2.5000 5.8000 1.8000
7.2000 3.6000 6.1000 2.5000
6.5000 3.2000 5.1000 2.0000
6.4000 2.7000 5.3000 1.9000
6.8000 3.0000 5.5000 2.1000
5.7000 2.5000 5.0000 2.0000
5.8000 2.8000 5.1000 2.4000
6.4000 3.2000 5.3000 2.3000
6.5000 3.0000 5.5000 1.8000
7.7000 3.8000 6.7000 2.2000
7.7000 2.6000 6.9000 2.3000
6.0000 2.2000 5.0000 1.5000
6.9000 3.2000 5.7000 2.3000
5.6000 2.8000 4.9000 2.0000
7.7000 2.8000 6.7000 2.0000
6.3000 2.7000 4.9000 1.8000
6.7000 3.3000 5.7000 2.1000
7.2000 3.2000 6.0000 1.8000
6.2000 2.8000 4.8000 1.8000
6.1000 3.0000 4.9000 1.8000
6.4000 2.8000 5.6000 2.1000
7.2000 3.0000 5.8000 1.6000
7.4000 2.8000 6.1000 1.9000
7.9000 3.8000 6.4000 2.0000
6.4000 2.8000 5.6000 2.2000
6.3000 2.8000 5.1000 1.5000
6.1000 2.6000 5.6000 1.4000
7.7000 3.0000 6.1000 2.3000
6.3000 3.4000 5.6000 2.4000
6.4000 3.1000 5.5000 1.8000
6.0000 3.0000 4.8000 1.8000
6.9000 3.1000 5.4000 2.1000
6.7000 3.1000 5.6000 2.4000
6.9000 3.1000 5.1000 2.3000
5.8000 2.7000 5.1000 1.9000
6.8000 3.2000 5.9000 2.3000
6.7000 3.3000 5.7000 2.5000
6.7000 3.0000 5.2000 2.3000
6.3000 2.5000 5.0000 1.9000
6.5000 3.0000 5.2000 2.0000
6.2000 3.4000 5.4000 2.3000
5.9000 3.0000 5.1000 1.8000 第2类聚类中心为
5.6838 2.6784 4.0919 1.2676 第2类中元素为
5.5000 2.3000 4.0000 1.3000
5.7000 2.8000 4.5000 1.3000
4.9000 2.4000 3.3000 1.0000
5.2000 2.7000 3.9000 1.4000
5.0000 2.0000 3.5000 1.0000
5.9000 3.0000 4.2000 1.5000
6.0000 2.2000 4.0000 1.0000
6.1000 2.9000 4.7000 1.4000
5.6000 2.9000 3.6000 1.3000
5.6000 3.0000 4.5000 1.5000
5.8000 2.7000 4.1000 1.0000
6.2000 2.2000 4.5000 1.5000
5.6000 2.5000 3.9000 1.1000
6.1000 2.8000 4.0000 1.3000
6.1000 2.8000 4.7000 1.2000
6.4000 2.9000 4.3000 1.3000
6.0000 2.9000 4.5000 1.5000
5.7000 2.6000 3.5000 1.0000
5.5000 2.4000 3.8000 1.1000
5.5000 2.4000 3.7000 1.0000
5.8000 2.7000 3.9000 1.2000
5.4000 3.0000 4.5000 1.5000
6.0000 3.4000 4.5000 1.6000
6.3000 2.3000 4.4000 1.3000
5.6000 3.0000 4.1000 1.3000
5.5000 2.5000 4.0000 1.3000
5.5000 2.6000 4.4000 1.2000
6.1000 3.0000 4.6000 1.4000
5.8000 2.6000 4.0000 1.2000
5.0000 2.3000 3.3000 1.0000
5.6000 2.7000 4.2000 1.3000
5.7000 3.0000 4.2000 1.2000
5.7000 2.9000 4.2000 1.3000
6.2000 2.9000 4.3000 1.3000
5.1000 2.5000 3.0000 1.1000
5.7000 2.8000 4.1000 1.3000
4.9000 2.5000 4.5000 1.7000 第3类聚类中心为
5.0060 3.4180 1.4640 0.2440 第3类中元素为
5.1000 3.5000 1.4000 0.2000
4.9000 3.0000 1.4000 0.2000
4.7000 3.2000 1.3000 0.2000
4.6000 3.1000 1.5000 0.2000
5.0000 3.6000 1.4000 0.2000
5.4000 3.9000 1.7000 0.4000
4.6000 3.4000 1.4000 0.3000
5.0000 3.4000 1.5000 0.2000
4.4000 2.9000 1.4000 0.2000
4.9000 3.1000 1.5000 0.1000
5.4000 3.7000 1.5000 0.2000
4.8000 3.4000 1.6000 0.2000
4.8000 3.0000 1.4000 0.1000
4.3000 3.0000 1.1000 0.1000
5.8000 4.0000 1.2000 0.2000
5.7000 4.4000 1.5000 0.4000
5.4000 3.9000 1.3000 0.4000
5.1000 3.5000 1.4000 0.3000
5.7000 3.8000 1.7000 0.3000
5.1000 3.8000 1.5000 0.3000
5.4000 3.4000 1.7000 0.2000
5.1000 3.7000 1.5000 0.4000
4.6000 3.6000 1.0000 0.2000
5.1000 3.3000 1.7000 0.5000
4.8000 3.4000 1.9000 0.2000
5.0000 3.0000 1.6000 0.2000
5.0000 3.4000 1.6000 0.4000
5.2000 3.5000 1.5000 0.2000
5.2000 3.4000 1.4000 0.2000
4.7000 3.2000 1.6000 0.2000
4.8000 3.1000 1.6000 0.2000
5.4000 3.4000 1.5000 0.4000
5.2000 4.1000 1.5000 0.1000
5.5000 4.2000 1.4000 0.2000
4.9000 3.1000 1.5000 0.1000
5.0000 3.2000 1.2000 0.2000
5.5000 3.5000 1.3000 0.2000
4.9000 3.1000 1.5000 0.1000
4.4000 3.0000 1.3000 0.2000
5.1000 3.4000 1.5000 0.2000
5.0000 3.5000 1.3000 0.3000
4.5000 2.3000 1.3000 0.3000
4.4000 3.2000 1.3000 0.2000
5.0000 3.5000 1.6000 0.6000
5.1000 3.8000 1.9000 0.4000
4.8000 3.0000 1.4000 0.3000
5.1000 3.8000 1.6000 0.2000
4.6000 3.2000 1.4000 0.2000
5.3000 3.7000 1.5000 0.2000
5.0000 3.3000 1.4000 0.2000
2019-10-10 16:10:14
ISODATA聚类算法的matlab程序的更多相关文章
- canopy聚类算法的MATLAB程序
canopy聚类算法的MATLAB程序 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. canopy聚类算法简介 Canopy聚类算法是一个将对象分组到 ...
- mean shift聚类算法的MATLAB程序
mean shift聚类算法的MATLAB程序 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. mean shift 简介 mean shift, 写的 ...
- KFCM算法的matlab程序（用FCM初始化聚类中心）
KFCM算法的matlab程序(用FCM初始化聚类中心) 在“聚类——KFCM”这篇文章中已经介绍了KFCM算法,现在用matlab程序对iris数据库进行实现,用FCM初始化聚类中心,并求其准确度与 ...
- GMM算法的matlab程序
GMM算法的matlab程序 在“GMM算法的matlab程序(初步)”这篇文章中已经用matlab程序对iris数据库进行简单的实现,下面的程序最终的目的是求准确度. 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 h ...
- GMM算法的matlab程序（初步）
GMM算法的matlab程序 在https://www.cnblogs.com/kailugaji/p/9648508.html文章中已经介绍了GMM算法,现在用matlab程序实现它. 作者:凯鲁嘎 ...
- 聚类——GAKFCM的matlab程序
聚类——GAKFCM的matlab程序 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在聚类——GAKFCM文章中已介绍了GAKFCM算法的理论知识, ...
- 聚类——WKFCM的matlab程序
聚类——WKFCM的matlab程序 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在聚类——WKFCM文章中已介绍了WKFCM算法的理论知识,现在用 ...
- 聚类——KFCM的matlab程序
聚类——KFCM的matlab程序 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在聚类——KFCM文章中已介绍了KFCM-F算法的理论知识,现在用m ...
- 聚类——FCM的matlab程序
聚类——FCM的matlab程序 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在聚类——FCM文章中已介绍了FCM算法的理论知识,现在用matlab ...
随机推荐
- 读取property配置的N种方式
@Value注解 @Value("${ddd}") <!-- 加载配置属性文件 --> <context:property-placeholder ignore- ...
- 循环语句for基本概述
循环语句for基本概述 01. for循环基础语法 for 变量名 in [ 取值列表 ]do 循环体done 02. for循环基本使用示例 #取值列表有多种取值方式,可以直接读取in后面的值,默认 ...
- 模块二之序列化模块以及collections模块
模块二之序列化模块以及collections模块 一.序列化模块 json模块 ''' 序列化:将python或其他语言的数据类型转换成字符串类型 json模块: 是一个序列化模块. json: 是一 ...
- leetcode——动态规划
立志要熟练动态规划,加油! 最长回文子串给定一个字符串 s,找到 s 中最长的回文子串.你可以假设 s 的最大长度为 1000. 思路:设dp[l][r]表示s[l……r]是否回文,枚举右边界r,然后 ...
- list集合优化，泛型的使用以及坼箱和装箱
1.list vector线程同步,线程安全arraylist的运行速度较快,因为没有使用线程 LlinkedList以链表结构存储数据 2.泛型泛型类 泛型接口 泛型方法 泛型的属性泛型的属性 属性 ...
- deepin，linux服务器，上传下载
------------恢复内容开始------------ 物理机:deepin系统15.11桌面版 服务器:centos7 一.ftp连接服务器 1. deepin默认没有安装命令行的ftp客户端 ...
- HttpClient基本功能的使用 Get方式
一.GET 方法 使用 HttpClient 需要以下 6 个步骤: 1. 创建 HttpClient 的实例 2. 创建某种连接方法的实例,在这里是 GetMethod.在 ...
- npm 被墙怎么办
npm install typescript --registry=http://registry.npm.taobao.org 使用下面的命令.
- angular ng-bind-html异常Attempting to use an unsafe value in a safe context处理
在angular中使用ng-data-html渲染dom时,遇到了一个Attempting to use an unsafe value in a safe context错误,官方给出的理由是‘试图 ...
- PELT算法
参考:http://www.wowotech.net/process_management/PELT.html 本文是对https://lwn.net/Articles/531853/的翻译 mark ...